python代码—wiod全球投入产出表原始数据清洗、整理

你好请问这个有没有antras计算全球价值链上游度和下游度的指标代码呀？

阿恺恺 发表于 2023-4-24 15:49
你好请问这个有没有antras计算全球价值链上游度和下游度的指标代码呀？

那个是后续另算的，这个仅仅是第一步数据清洗

清洗完的数据直接能在R上运行吗，是R需要的格式吗？

6217865768 发表于 2023-7-13 17:04
清洗完的数据直接能在R上运行吗，是R需要的格式吗？

python

Adrian的小天地 发表于 2023-7-13 19:53
python

我是说清洗完的数据能在R上直接进行下一步操作吗

请问代码可以用来分析ADB MRIO么？

蜡笔小小熊 发表于 2024-2-20 12:40
请问代码可以用来分析ADB MRIO么？

可以 会改就行

Adrian的小天地 发表于 2023-2-16 22:08
没有 这种有标签的表格用matlab要多难做有多难做

那该怎么处理呢

要清洗WIOD(World Input-Output Database)全球投入产出表的数据并使用Python进行数据处理与分析，主要步骤包括读取数据、预处理（如筛选、转化格式）、构建中间流量矩阵等。以下是一个简化版的示例代码流程，用于说明如何开始这个过程：

1. **导入必要的库**：
   ```python
   import pandas as pd
   import numpy as np
   ```

2. **读取数据**：假设原始数据以CSV格式存储。
   ```python
   # 读取一个示例文件，实际中应根据具体年份和路径调整
   def read_wiod_data(year, path):
       filename = f'{path}/WIOD_{year}_raw.csv'
       return pd.read_csv(filename)

   df_2000 = read_wiod_data(2000, 'process')  # 替换为实际的文件路径和年份
   ```

3. **数据预处理**：根据具体的数据结构，可能需要转换列名、索引或筛选出特定部分。
   ```python
   def preprocess_data(df):
       df = df.rename(columns={'Country': 'country', 'Sector': 'sector'})  # 假设原数据中有这些字段
       df.set_index(['country', 'sector'], inplace=True)
       return df

   df_2000_preprocessed = preprocess_data(df_2000)
   ```

4. **构建中间流量矩阵**：这通常涉及选择合适的区域和行业分类，以及将数据组织成矩阵形式。
   ```python
   def create_intermediate_flows_matrix(df):
       # 假设我们关注的是区域A的某行业对其他行业的流入流出情况
       intermediate_flows = df.filter(regex='x_ij')  # 这里的x_ij假设是中间流量相关列的前缀或名称
       return intermediate_flows.values

   matrix_2000 = create_intermediate_flows_matrix(df_2000_preprocessed)
   ```

5. **输出清洗后的数据**：
   ```python
   def save_processed_data(matrix, year):
       np.save(f'output/intermediate_flows_{year}.npy', matrix)

   save_processed_data(matrix_2000, 2000)
   ```

这个示例假设了特定的数据结构和处理步骤，实际上可能需要根据具体数据进行调整。例如，WIOD数据通常包括多个表（如生产、输入输出流量等），并以不同的格式提供（CSV或Excel）。你需要仔细检查原始数据的说明文档，确定哪些字段对应中间投入产出流量，并相应地修改代码。

**注：**
- 以上步骤中的函数名称和参数是示例性的，实际应用时需要根据具体的数据结构和需求进行调整。
- 确保正确处理文件路径、索引和列名等细节，以避免运行错误。

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